發(fā)布時(shí)間：2020-11-09 14:53

　　 γ相機(jī)作為一種對(duì)放射源進(jìn)行成像的設(shè)備,能夠直觀可視地獲取放射源的空間位置分布和輻射強(qiáng)度等信息,且擁有核素識(shí)別以及無損分析等功能或特點(diǎn),目前被廣泛地應(yīng)用于天文學(xué)、核醫(yī)學(xué)、放射性環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事和國(guó)土安全等諸多領(lǐng)域。γ成像系統(tǒng)性能受硬件模塊和定位算法影響,升級(jí)硬件和提升算法可有效提高成像系統(tǒng)的性能。但相對(duì)于升級(jí)硬件能所需的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)成本而言,提升定位算法是一種更加經(jīng)濟(jì)、有效和可行的方式。目前,γ相機(jī)中比較常用的定位算法包括查表校正法、最大似然法、重心法、最小平方法、機(jī)器學(xué)習(xí)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。最小平方法(Least Squares Estimation,LSE)由于其定位能力突出,可有效消除壓縮效應(yīng)和定位畸變等現(xiàn)象,易于開發(fā),對(duì)設(shè)備要求低,無需大量數(shù)據(jù)積累等優(yōu)點(diǎn)而備受關(guān)注,被認(rèn)為是一種可明顯提高γ成像系統(tǒng)性能的優(yōu)越定位算法。解決LSE問題的常用方法是梯度下降法和牛頓法,但是這些方法的缺點(diǎn)是對(duì)LSE目標(biāo)函數(shù)要求較高并且計(jì)算效率較低。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)由于擁有強(qiáng)大的全局搜索能力和較高的計(jì)算效率,被廣泛用于解決函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模糊系統(tǒng)控制等問題。本文將基于PSO的LSE定位算法(PSO-LSE)和Scrimger-Backer熒光模型相結(jié)合,系統(tǒng)地研究了位置靈敏γ成像的定位問題。根據(jù)讀出電路分流原理,建立了適用于全通道單獨(dú)讀出型和均衡電荷分配型(SCDC)兩種讀出電路的目標(biāo)方程。采用數(shù)值實(shí)驗(yàn)的方法對(duì)PSO-LSE在兩種讀出電路中γ成像定位問題進(jìn)行研究;同時(shí),使用基于SCDC的CsI(T1)晶體陣列耦合SiPM的γ相機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)PSO-LSE算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)定位評(píng)估。論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:第一,通過文獻(xiàn)調(diào)研,概括介紹了γ成像儀(特別是γ相機(jī))的應(yīng)用領(lǐng)域和研究現(xiàn)狀,對(duì)目前應(yīng)用較廣泛的定位算法進(jìn)行了簡(jiǎn)述,其中重點(diǎn)介紹了最小平方估計(jì)定位算法。第二,從γ相機(jī)成像原理出發(fā),介紹了γ相機(jī)主要部件、成像關(guān)鍵技術(shù)和性能指標(biāo)及測(cè)試方法。γ相機(jī)的成像原理主要是利用γ射線與物質(zhì)的相互作用,以及射線的直線傳播和衰減規(guī)律。成像系統(tǒng)主要包括準(zhǔn)直器、閃爍體、位置靈敏探測(cè)器以及讀出電路�；谥饕獦�(gòu)成部分介紹了 Y成像的關(guān)鍵技術(shù)。成像系統(tǒng)性能指標(biāo)主要包括空間分辨率、空間線性、能量分辨率以及泛源均勻性。第三,針對(duì)最小平方問題,采用粒子群算法作為優(yōu)化算法,建立了基于粒子群的最小平方估計(jì)法(PSO-LSE)。分別討論了一維和二維變量中最小平方目標(biāo)函數(shù),使用PSO-LSE對(duì)問題進(jìn)行求解。結(jié)果表明PSO-LSE能夠在較少的迭代次數(shù)內(nèi)正確地搜索到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解,具有強(qiáng)大的全局搜索能力和較高的計(jì)算效率。根據(jù)電路分流原理,對(duì)全通道單獨(dú)型和均衡電荷分配型(SCDC)讀出電路分別建立了對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù),并梳理了 PSO-LSE在兩種讀出電路中的定位流程。第四,基于模擬位置靈敏γ相機(jī),利用PSO-LSE算法對(duì)兩種不同的讀出電路進(jìn)行了定位研究。結(jié)果表明:引入校正系數(shù)后的目標(biāo)函數(shù)可以有效減輕邊緣區(qū)域的壓縮效應(yīng)和定位偏移問題,可有效提高γ相機(jī)的有效視野面積(UFOV)。PSO-LSE算法有較強(qiáng)的定位能力和計(jì)算性能,并且對(duì)光分布的不敏感。信噪比大于20dB的高斯噪聲對(duì)PSO-LSE給出的定位結(jié)果影響不大,可以在目標(biāo)函數(shù)中加入合適的常數(shù)進(jìn)行噪聲抵消;分布異常的事件可以通過信號(hào)分布篩選程序進(jìn)行識(shí)別和排除。同時(shí),PSO-LSE可以通過數(shù)學(xué)校正的方法進(jìn)行PSPMT增益非均勻性校正,對(duì)于提升定位結(jié)果和降低校正成本有明顯的幫助。第五,使用了一款基于SCDC讀出的22×22 CsI(Tl)晶體陣列耦合8X8 SiPM陣列γ相機(jī),在Am-241泛源照射下,對(duì)PSO-LSE算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估,并與重心法和高斯法得出的結(jié)果進(jìn)行比較。評(píng)估結(jié)果表明:PSO-LSE算法表現(xiàn)出了對(duì)SCDC讀出電路的適應(yīng)性,可以提高γ相機(jī)的有效視野、位置線性響應(yīng)、空間分辨率等性能。并且PSO-LSE是一種很有潛力和應(yīng)用前景的定位算法,可以同時(shí)獲得優(yōu)秀的像素識(shí)別、較高的曲線峰谷比、較大的UFOV和優(yōu)異的位置線性響應(yīng)等性能。綜上所述,根據(jù)讀出電路分流原理,建立了適用于全通道單獨(dú)讀出型和SCDC兩種電路的PSO-LSE定位算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明:在目標(biāo)方程中引入的校正系數(shù),減弱了邊緣壓縮效應(yīng)和定位偏移等問題;PSO-LSE對(duì)光分布敏不敏感,可有效解決一定水平下的噪聲、散射和增益非均勻性等因素帶來的定位問題。丫成像儀的性能受定位算法的影響,采用合適的定位算法可以提高γ成像儀的性能。將PSO-LSE算法用于位置靈敏γ成像定位,結(jié)合硬件參數(shù)以及信號(hào)分布特點(diǎn),可獲得較高質(zhì)量的定位結(jié)果,為獲取到更高質(zhì)量的重建圖像提供了可能。
【學(xué)位單位】：中國(guó)工程物理研究院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TL81
【部分圖文】：

?⑷?（ｃ）??圖１．１?ＬＬＮＬ制造的ＧＲＩＳ：?（ａ）整體配置和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；（ｂ）導(dǎo)彈放置位置的渲染圖；（ｃ）??使用ＧＲ１Ｓ對(duì)導(dǎo)彈進(jìn)行成像得到的１０枚導(dǎo)彈位置示意圖，顏色深淺表示輻射強(qiáng)度。??（ａ）?（ｂ）??？?ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ??ＳＯＤ?ａｒｒａｙ??—??ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ％?（。）??Ｉ??圖１．２?ＤＲＡＧＯ相機(jī)：（ａ）相機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖；（ｂ）?ＡＳＩＣ讀出芯片；（ｃ）使用ＤＲＡＧＯ??６??

圖１．１?ＬＬＮＬ制造的ＧＲＩＳ：?（ａ）整體配置和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；（ｂ）導(dǎo)彈放置位置的渲染圖；（ｃ）??

（ａ）?（ｂ）??圖１．３?Ｈ１ＣＡＩＶ１相機(jī)：（ａ）相機(jī)探頭；（ｂ）使用ＨＩＣＡＭ對(duì)小動(dòng)物活體進(jìn)行成像。??（ａ）?＜ｂ）??圖１．４?ＧＡＭＰＩＸ相機(jī)：（ａ）探頭結(jié)構(gòu)示意圖；（ｂ）使用ＧＡＭＰＩＸ對(duì)放射源分布進(jìn)行測(cè)量所得??結(jié)果。??（ａ）?（ｂ）??■?ｉｉｎ＾ｎｎｗＴ？?，??￥?ｊ■邊??圖１．５?ｉＰＩＸ型Ｙ相機(jī)：（ａ）結(jié)構(gòu)實(shí)體拍攝圖；（ｂ）成像軟件操作界面。??７??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2876587